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\author{Matteo Barbieri \and Luca Imperatore Antonucci}
\title{Esercitazione 3 - Clustering con algoritmi evolutivi}

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\begin{document}

\maketitle
\begin{abstract}
In questa relazione viene descritta l'implementazione in Python dell'algoritmo di clustering \textbf{KGA}. Esso sfrutta l'abilità di ricerca dell'algoritmo K-Means, 
cercando di evitare la sua più grande limitazione, ovvero di rimanere bloccato in ottimi locali, mediante l'utilizzo di un algoritmo evolutivo di tipo genetico (SGA). 
L'algoritmo viene quindi applicato, prima ad una serie di problemi giocattolo quali per esempio la classificazione in N dimensioni di punti generati utilizzando distribuzioni normali
con percentuale di rumore crescente, e infine ad un dataset di dati reali (\textbf{Leukemia}).
\end{abstract}

\input{implementazione.tex}

\input{valutazione.tex}

\begin{thebibliography}{8}
\bibitem{KGA} Sanghamitra Bandyopadhyay, Ujjwal Maulik, \textit{An evolutionary technique based on K-Means algorithm for optimal clustering in} $ \mathbb{R}^N $  Machine Intelligence Unit, Indian Statistical Institute - India Department of Computer Science and Engineering, Kalyani Government Engineering College.

% \bibitem{AP}Alessandro Passaro, \textit{Swarm Intelligence}, Università di Pisa, Dipartimento di Informatica, PH.D. Thesis Proposal (2005).
% \bibitem{JFS}Jaco F. Shutte, \textit{The Particle Swarm Optimization Algorithm}, EGM 6365 - Structural Optimization (2005).
\end{thebibliography}
\end{document}
